AUV空間運動自主行為學習與規(guī)劃.pdf

1、自治式水下航行器(AUV，Autonomous Underwater Vehicle)是一種無人裝備平臺，通過搭載不同的傳感器和任務模塊，它可完成水下觀測、海洋開發(fā)、海洋工程等多種任務。本文針對AUV空間運動的特點，提出了基于行為動力學的AUV自主智能體。深入研究了AUV自主行為智能體的運動規(guī)劃。
　　 本文主要針對以下方面開展研究：
　　 本文針對AUV在復雜海洋環(huán)境中的運動規(guī)劃問題，提出了基于行為動力學的方法建立AU

2、V自主智能體。建立了基于行為動力學的AUV水平面自主行為模型。依據(jù)模糊理論建立垂直面的定深航行行為和定高航行行為模型。提出了基于行為融合機制理念結合離散事件動態(tài)系統(tǒng)中自動機的方法的行為任務協(xié)調機制。仿真結果表明AUV的整體行為協(xié)調機制可靠、合理，能夠成功地對AUV水平面和垂直面的行為運動進行協(xié)調。
　　 本文針對傳統(tǒng)強化學習算法泛化能力差的缺點對其進行了改進，采用神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)Q-learning算法，使AUV學習系統(tǒng)的泛化性得到

3、了很大的提升。將其應用到AUV的自主行為學習規(guī)劃中，建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡Q-learning的AUV自學習型智能體。仿真結果表明，AUV在仿真環(huán)境中，通過其自主學習保存的學習經(jīng)驗實現(xiàn)了其在未知環(huán)境中的運動規(guī)劃。充分驗證了AUV自學習型智能體的學習的正確性和其較強的泛化能力。
　　 為了驗證本文構建的AUV自主行為學習智能體的可靠性和合理性，設計了模擬仿真實驗，并分別針對AUV智能體的自主行為能力和自學習能力設計了實驗案例。通過實驗